Chroma Vektorandmebaas: Esimene valik RAG-projektide jaoks 2025. aastal

Lühidalt

Chroma on avatud lähtekoodiga vektorandmebaas, mis on loodud spetsiaalselt RAG jaoks.
See on kerge, Python-põhine ja lihtne ise majutada või lokaalselt käivitada.
Kasutage seda kiire ja täpse semantilise otsingu lisamiseks vestlusrobotitesse ja teadmistebaasidesse.

Loo tasuta konto

Mis on Vektorandmebaas?

Vektorandmebaas on spetsiaalne andmebaasitüüp, mis on loodud kõrgedimensionaalsete vektorite salvestamiseks ja otsimiseks. Aga mida see tegelikult tähendab?

Kui kasutate tehisintellekti mudeleid, nagu OpenAI GPT või Meta LLaMA, muudetakse toorandmed (nagu tekst, pildid või heli) tihedateks numbrilisteks vektoritest, tuntud ka kui manused. Need vektorid haaravad andmete "tähenduse" viisil, mida masinad saavad mõista. Nende vektorite otsimine ei ole nagu sõnade täpsete vastete otsimine—see on rohkem nagu sarnaste tähenduste või kontekstide otsimine.

Siin paistavad vektorandmebaasid silma. Need on optimeeritud sarnasuse otsinguks, võimaldades leida kõige asjakohasema sisu vektorite läheduse põhjal. See on ülioluline rakenduste jaoks nagu semantiline otsing, AI vestlusrobotid, soovitussüsteemid ja isegi generatiivsed AI-agendid.

Miks Chroma kogub populaarsust RAG-töövoogudes

Chroma on kiiresti muutunud AI ja ML kogukondades lemmikuks, eriti projektide jaoks, mis hõlmavad Retrieval-Augmented Generation (RAG). RAG hõlmab AI-mudelite täiendamist väliste andmetega, mis on jooksu ajal kätte saadud sageli vektorandmebaasist. See võimaldab paremat täpsust, värskemat konteksti ja valdkonnapõhiseid vastuseid.

Mis siis teeb Chromast erilise?

Chroma on loodud RAG jaoks algusest peale, seega on arendajakogemus lihtsustatud. See on Python-põhine, paigaldatav pipiga ja integreerub sujuvalt tavaliste AI virnadega. Kui konfigureerite manusfunktsiooni nagu OpenAI või Sentence-Transformers, saab Chroma hallata manusloomist ja uuendusi teie eest, vähendades sellega boilerplate koodi. See on ka kerge ja avatud lähtekoodiga, muutes selle lihtsaks lokaalseks katsetamiseks ja vajadusel mastaapimiseks.

Kui ehitate AI-põhist teadmistebaasi või vestlusrobotit, saab Chroma ühendada teie struktureerimata andmed—nagu PDF-i sisu või tugidokumendid—teie keelemudeliga reaalajas. Näiteks kohalikus klienditoe vestlusrobotis võiksite sellele edastada varasemad tugipiletid, mis on salvestatud Chromasse, ja genereerida kontekstitundlikke vastuseid koheselt.

Kui uurite AI-projekte nagu see, vaadake inspiratsiooni saamiseks ai-response-generator.

Kroma kasutamise reaalsed näited

Chroma paistab silma praktilistes töövoogudes, eriti suurte tekstimassiivide või dokumentidega töötamisel. Siin on mõned konkreetsed viisid, kuidas arendajad seda kasutavad:

Manuste salvestamine ja otsing

Arendaja, kes töötab meditsiinilise uurimisassistendiga, saab manustada tuhandeid teaduslikke artikleid, kasutades mudelit nagu sentence-transformers, ja salvestada need vektorid Chromasse. Siis, kui kasutaja küsib "uuemaid edusamme mRNA vaktsiinides", toob Chroma asjakohased dokumendid koheselt LLM-ile viitamiseks.

Dokumentide KKK ja vestlusrobotid

Oletame, et ehitate vestlusrobotit ettevõtte sise-dokumentide jaoks. Te võtate vastu ettevõtte poliitikaid, personaliosakonna KKK-sid ja koolitusjuhendeid Chromasse. Vestlusrobot pärib Chromalt asjakohaseid vektoreid kasutaja päringu põhjal ja edastab selle LLM-ile nagu Claude või ChatGPT. See annab robotile kohese ligipääsu teie organisatsiooni teadmistebaasile ilma ümberõppeta.

Vestlusroboti integreerimise kohta leiate lisateavet kohandamise kohta chargpt.

AI-jõulised otsingumootorid

Arendajad kasutavad Chroma ka otsingumootorite täiustamiseks. Selle asemel, et otsida märksõnu, saavad kasutajad semantilise otsingu—tulemused, mis põhinevad tähendusel. Näiteks kui otsida "kuidas parandada aeglast sülearvutit", võivad ilmneda näpunäited nagu "uuendada RAM" või "kontrollida CPU kasutust", isegi kui neid täpseid sõnu algses päringus ei olnud.

Kuidas Chroma võrreldes Pinecone, Weaviate ja Milvus'iga

Kui valite oma AI-projekti jaoks vektorandmebaasi, on oluline kaaluda oma võimalusi. Vaatame, kuidas Chroma võrdleb mõne suurima tegijaga:

Pinecone

Pinecone on täielikult hallatav, mastaapne vektorandmebaas, mis on loodud tootmiskeskkondade jaoks. See pakub automaatset mastaapimist, hübriidotsingut ja integratsioone platvormidega nagu OpenAI.

Peamised erinevused: Pinecone on täielikult hallatav, pilvepõhine teenus, samas kui Chroma saab käitada lokaalselt või ise majutada. Pinecone paistab silma ettevõtte mastaabitöökoormuste ja hübriidotsingu poolest. Chroma aga on sageli parem kiireks arendamiseks ja prototüüpimiseks tänu oma Python-kesksele, algajasõbralikule töövoole.

Weaviate

Weaviate on teine avatud lähtekoodiga vektorandmebaas, millel on rikkalikud funktsioonid nagu skeemitoetus, moodulid erinevate mudelite jaoks ja hübriidfilter (kombineerides vektorit märksõnaotsinguga).

Peamised erinevused: Weaviate'i skeemimudel ja modulaarfunktsioonid on võimsad, kuid võivad lisada keerukust lihtsamate projektide jaoks. Chroma eemaldab kohustusliku skeeminõude, võimaldades arendajatel kohe otsimist alustada. Selle minimaalne API-kiht muudab selle eriti mugavaks Python-automaatika ja väikesemahuliste rakenduste jaoks.

Milvus

Milvus on suure jõudlusega vektorandmebaas, mida sageli kasutatakse suurte mastaapide, tootmistasemel paigalduste jaoks. See paistab silma kiiruse ja läbilaskevõime poolest.

Peamised erinevused: Milvus on optimeeritud jaotatud, kõrge läbilaskevõimega tootmiskoormuste jaoks, kuid seadistamine ja toimingud võivad olla keerulisemad. Seevastu Chroma pakub kergemat ja arendajakeskset kogemust, mis on ideaalne, kui te ei vaja tohutut mastaapsust.

Lühidalt, Chroma on ideaalne arendajatele, kes soovivad integreerida semantilist otsingut ja AI-d oma rakendustesse ilma ettevõtte tasemel infrastruktuurita. Projekti jaoks nagu ai-map-generator, oleks Chroma tugev selgroog geograafilise või kontekstuaalse teabe reaalajas hankimiseks.

Chroma kasutamise plussid ja miinused

Nagu iga tööriist, pole Chroma täiuslik. Siin on kiire ülevaade sellest, mida see hästi teeb—ja kus saaks paremaks minna.

Plussid

Chroma pakub nullkonfiguratsiooniga seadistust, mis teeb selle ideaalseks prototüüpimiseks. See integreerub sügavalt Pythoniga ja LangChainiga, nii et AI/ML arendajad saavad seda kasutada, lahkumata oma tuttavast ökosüsteemist. Kuna see on avatud lähtekoodiga ja tasuta, väldib see litsentsitasusid või müüjalukku. See toetab ka kohalikku salvestust, mis on väärtuslik privaatsusele keskendunud või võrguühenduseta rakenduste jaoks.

Miinused

Chroma ei ole veel optimeeritud massiivseks tootmiskasutuseks, nii et võrreldes Pinecone'i või Milvus'ega võib mastaapimine vajada täiendavaid tööriistu. Sellel on ka vähem arenenud funktsioone, piiratud hübriidotsingu, filtreerimise ja juurdepääsukontrollidega. Lõpuks on projekt endiselt arenemas, nii et API ja funktsioonikomplekt võivad arenduse käigus kiiresti muutuda.

Kui katsetate tööriistadega, et luua loomulikumalt kõlavaid roboteid, vaadake undetectable-ai.

Loo tasuta konto

Kuidas Chromaga alustada

Chromaga alustamine on värskendavalt lihtne, eriti kui olete Pythoniga tuttav.

Esmalt paigaldage see pipiga:

pip install chromadb

Seejärel saate andmebaasi initsialiseerida ja oma manused lisada:

import chromadb
# Andmete säilitamine seansside vahel (soovitatav rakenduste jaoks)
client = chromadb.PersistentClient(path="chroma")

from chromadb.utils.embedding_functions import SentenceTransformerEmbeddingFunction
embedder = SentenceTransformerEmbeddingFunction(model_name="all-MiniLM-L6-v2")
collection = client.create_collection(name="my-collection", embedding_function=embedder)

collection.add(
    documents=["See on näidisdokument"],
    metadatas=[{"category": "näide"}],
    ids=["doc1"]
)

Kui teie dokumendid on lisatud, saate uute sisenditega päringuid teha:

results = collection.query(
    query_texts=["näidis"],
    n_results=1
)

See ongi kõik—teie semantiline otsing on käivitatud. Saate selle ühendada vestlusroboti, sisemise otsingutööriista või soovitusmootoriga vaid mõne reaga.

Vihje: Kui kasutate PersistentClient, salvestatakse teie vektorid ja metaandmed kettale (vaikimisi asukoht: ./chroma).
See tähendab, et teie kollektsioonid püsivad protsessi taaskäivituste vahel, mis on oluline, kui rakendusi juurutatakse reaalsetes keskkondades.
Kiireteks katseteks on mälupõhine klient sobilik, kuid tootmiskeskkonnas peaksite alati tuginema püsirežiimile, et tagada vastupidavus ja usaldusväärsus.

Täpsemate juhiste saamiseks vestlusroboti kasutajaliidestega integreerimise kohta vaadake robot-names.

Parimad praktikad Chroma kasutamiseks RAG-is

Et saada Chromast maksimaalset kasu tegelikes Retrieval-Augmented Generation projektides, kaaluge neid parimaid praktikaid:

• Dokumentide tükeldamine: Jagage pikad dokumendid väiksemateks lõikudeks (500–1,000 tokenit) kergete kattuvustega. See tagab, et päringud tagastavad asjakohase konteksti ilma järjepidevust kaotamata.
• Järjekindlad manused: Jääge ühe manustamismudeli juurde kollektsiooni kohta. Mudelite segamine viib võrreldamatute vektoriteni. Salvestage alati mudeli nimi metaandmetesse taasesitatavuse tagamiseks.
• Metaandmete filtreerimine: Kasutage oma dokumentides selliseid välju nagu allikas, autor või ajatempli ja rakendage päringutes where={...} tingimusi, et kitsendada tulemusi enne sarnasuse järgi järjestamist.
• Puhverdamine: Puhverdage hiljutisi päringutulemusi, kui teie rakendus tegeleb korduvate küsimustega. See vähendab manustamiskõnesid ja kiirendab vastuseid.
• Hindamine: Testige regulaarselt hanke kvaliteeti näidispäringutega. Mõõtke, kas top-K tulemused on tõeliselt asjakohased ja kohandage tükisuurusi, kattumist või manustamismudeleid vastavalt.
• Püsivus: Kõigi rakenduse jaoks, mis ei ole kiire demo, kasutage alati PersistentClient. See tagab, et teie vektoripood on vastupidav ja seda saab juurutada erinevates keskkondades.

Nende praktikate järgimisel saavutate usaldusväärsemad ja skaleeritumad RAG-torud.

Kas Chroma sobib teie projektile?

Kui olete arendaja, kes ehitab AI funktsioone nagu vestlusrobotid, nutikas dokumentide otsing või semantilised assistendid, Chroma on suurepärane koht alustamiseks. See on kerge, kergesti integreeritav ja loodud AI töövooge silmas pidades.

Erinevalt raskematest süsteemidest, mis nõuavad infrastruktuuri haldamist või keeruliste skeemide õppimist, võimaldab Chroma keskenduda sellele, mis tõeliselt oluline—kasulike, intelligentsete rakenduste loomine.

Loo tasuta konto